抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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スーパーマーケットにおける生成物検出に触発されて,本論文は,スーパーマーケット画像と他の自然画像におけるオブジェクト提案生成の問題を検討した。画像における物体スケールの推定は,オブジェクト提案,特にスーパーマーケット画像を生成するための有用である物体スケールは,通常,小さな範囲内ですることを論じた。この問題に対して我々は,物体の提案を生成する前画像の対象スケールを推定することを提案した。オブジェクトスケールを予測するための提案した方法はScaleNetと呼ばれている。ScaleNetの有効性を検証するために,三スーパーマーケットデータセット,そのうちの二は試験に用いた実世界データセットを構築し,他の一つは訓練に使用される合成データセットである。要するに,スケール予測相を添加することにより従来の最先端技術オブジェクト提案法を拡張した。得られた方法は大幅にスーパーマーケットデータセット上で従来の最先端技術より優れている。アプローチは他の自然画像上のオブジェクト提案工事,MS COCOデータセットに関する以前の最先端技術のオブジェクト提案法より優れていることを示した。スーパーマーケットデータセット,仮想スーパーマーケット,合成データセットを作成するためのツールが大衆行われるであろう。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
